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Flink CDC中,在支持分片独立消费的CDC binlog数据源中,如何高效地将各分片存储?

Flink CDC中,在支持分片独立消费的CDC binlog数据源中,如何高效地将各分片的offset以JSON格式或其他合适方式存储在SourceRecord的sourceOffset Map中?对于具有shardId和pos属性的CDC记录,应如何设计并更新offsetMap以跟踪每个分片的消费位置?

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小小鹿鹿鹿 2024-02-21 20:31:30 69 1
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  • 面对过去,不要迷离;面对未来,不必彷徨;活在今天,你只要把自己完全展示给别人看。

    在Flink CDC中,为了高效地将各分片的offset以JSON格式或其他合适方式存储在SourceRecord的sourceOffset Map中,并跟踪每个分片的消费位置,您可以采取以下步骤:

    1. 初始化offsetMap:您需要为每个分片(shard)初始化一个offset值。这个offset可以是一个包含shardId和初始pos属性的对象。
    2. 设计数据结构:在SourceRecord中,设计一个sourceOffset Map,其键可以是字符串类型的shardId,值可以是一个包含pos属性的对象。这样可以方便地通过shardId来访问和更新每个分片的位置信息。
    3. 更新offsetMap:在处理CDC记录时,根据记录中的shardId和pos属性,更新sourceOffset Map中相应分片的pos值。例如,可以使用record.shardId作为键,record.pos作为值,来更新Map中的记录。
    4. 序列化offsetMap:在需要将offset信息持久化或传递给其他系统时,可以将sourceOffset Map序列化为JSON格式。这可以通过使用JSON库来实现,将Map转换为JSON字符串。
    5. 反序列化offsetMap:在作业恢复或重新启动时,需要从存储的JSON字符串中反序列化得到sourceOffset Map,以便从正确的位置继续消费数据。
    6. 存储和读取offset:可以将序列化后的JSON字符串存储在可靠的存储系统中,如文件系统、数据库或其他分布式存储系统。在作业启动时,从这些存储系统中读取JSON字符串,并反序列化为Map,以便恢复消费位置。

    综上所述,以上步骤可以帮助您在Flink CDC中高效地管理和跟踪各个分片的消费位置。此外,Flink CDC还支持全量和增量一体化同步,以及无锁读取和并行读取等高级特性,这些特性可以进一步提高数据处理的效率和实时性。

    2024-02-22 13:15:22
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  • 在Flink CDC中,针对支持分片独立消费的CDC binlog数据源(如MySQL、TiDB等),通常会为每个分片维护一个独立的offset记录。对于具有shardId(即分区ID)和pos(binlog位置)属性的CDC记录,设计并更新SourceRecordsourceOffset Map可以按照以下方式进行:

    // 假设 SourceRecord 的 sourcePartition 包含了 shardId 信息
    Map<String, Object> sourcePartition = new HashMap<>();
    sourcePartition.put("shardId", shardId);
    
    // sourceOffset Map 用于存储每个分片的消费位置
    Map<String, Object> sourceOffset = new HashMap<>();
    
    // 更新 offset 时,以 shardId 作为 key,并将 pos 作为 value 存储
    sourceOffset.put(shardId, pos);
    
    // 创建或更新 SourceRecord 时,设置其 partition 和 offset 信息
    SourceRecord record = new SourceRecord(
        sourcePartition,
        sourceOffset,
        topicName, // Kafka Topic 或其他目标 Sink 的名称
        schema, // 数据的 Schema
        value // CDC 记录的实际数据
    );
    
    // 在 Flink 的 SourceFunction 中,每当处理完一条记录后,需要根据新的 pos 更新 sourceOffset
    public void process(SourceContext<T> context) throws Exception {
        while (true) {
            SourceRecord record = fetchNextRecord(); // 获取下一条 CDC 记录
            String shardId = (String) record.sourcePartition().get("shardId");
            Long pos = (Long) record.sourceOffset().get(shardId);
    
            // 处理记录
            // ...
    
            // 更新 offset,这里假设 fetchNextRecord 已经获取到了新的 pos
            Long newPos = getNextPosition(record); // 获取新位置
            sourceOffset.put(shardId, newPos);
    
            // 发送数据到 Flink 的上下文
            context.collect(transformToInternalFormat(record));
        }
    }
    
    // 确保在 checkpoint 时保存这些 offset
    @Override
    public void snapshotState(FunctionSnapshotContext context) throws Exception {
        // 使用 Flink State API 将 sourceOffset 保存至状态后端,确保在故障恢复时能够正确恢复消费位点
        stateBackend.getOrCreate(keyedOffsetsStateDescriptor).put(currentShardId, sourceOffset);
    }
    
    @Override
    public void initializeState(FunctionInitializationContext context) throws Exception {
        // 从状态后端恢复 offset
        ValueState<Map<String, Object>> offsetsState = context.getKeyedStateStore().getState(keyedOffsetsStateDescriptor);
        Map<String, Object> restoredOffsets = offsetsState.get();
        if (restoredOffsets != null) {
            sourceOffset.putAll(restoredOffsets);
        }
    }
    

    以上代码示例展示了如何基于Apache Flink的数据流编程模型来跟踪和管理分片级别的binlog消费位置。实际应用中,需要根据具体的Flink CDC连接器实现来调整细节。例如,在使用Flink CDC官方提供的连接器时,连接器内部可能已经实现了类似的逻辑来自动管理和持久化offset信息,用户无需手动处理这部分细节。如果是自定义实现,则需要自行编写上述逻辑以保证checkpoint与恢复过程中的offset一致性。

    2024-02-22 09:47:52
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  • 北京阿里云ACE会长

    在Flink CDC中,为了高效地将各分片存储并跟踪每个分片的消费位置,可以采用以下方法:image.png

    1. 首先,创建一个自定义的SourceRecord类,继承DebeziumSourceRecord类,并在其中添加shardId和pos属性。这样,你可以在sourceOffsetMap中存储分片信息和偏移量。

    public class CustomSourceRecord extends DebeziumSourceRecord {
    private String shardId;
    private long pos;
    // Getters and setters for shardId and pos
    }
    CopyCopy

    1. 在CDC数据源中,image.png
      使用DebeziumSourceFunction或MySQLSource等CDC组件。对于DebeziumSourceFunction,你可以通过实现initialize方法来设置分片信息,并使用next方法获取每个分片的记录。

    public class CustomDebeziumSourceFunction extends DebeziumSourceFunction {
    @Override
    public void initialize(Context context) {
    // Set the shard information and initialize the offsetMap
    }
    @Override
    public void next(CustomSourceRecord value) {
    // Update the offsetMap with the shardId and pos information
    }
    }
    CopyCopy

    1. 在initialize方法中,根据分片信息和偏移量初始化sourceOffsetMap。例如,你可以将分片ID作为键,偏移量作为值存储在sourceOffsetMap中。

    @Override
    public void initialize(Context context) {
    super.initialize(context);
    sourceOffsetMap = new HashMap<>();
    // Initialize the sourceOffsetMap with the shardId and pos information
    }
    CopyCopy

    1. 在next方法中,将具有shardId和pos属性的CDC记录的偏移量更新到sourceOffsetMap中。

    @Override
    public void next(CustomSourceRecord value) {
    // Update the sourceOffsetMap with the shardId and pos information
    sourceOffsetMap.put(value.getShardId(), value.getPos());
    // Process the record as usual
    }
    CopyCopy

    1. 最后,在消费CDC数据时,你可以从sourceOffsetMap中获取每个分片的消费位置,并将其作为参数传递给source方法。

    DataStream source = env.addSource(new CustomDebeziumSourceFunction(sourceOffsetMap));

    2024-02-22 09:24:51
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